A InterSystems também lançou o IRIS como implantações em contêineres. Esta postagem demonstra como o InterSystems IRIS e os aplicativos que dependem do IRIS como um back-end podem ser empacotados em uma imagem e executados em outras máquinas em contêineres e como é simples fazer isso.

Um contêiner executa imagens que possuem todos os executáveis, código binário, bibliotecas e arquivos de configuração necessários. E as imagens podem ser movidas de uma máquina para outra, e um repositório de imagens como o Docker Hub pode simplificar esse processo.

Incrível esse legado! Esse é um dos motivos principais do sucesso da Intersystems.

Fiz um teste simples essa semana e não é que deu certo? Qual linguagem tem essa capacidade? Qual banco de dados pode-se ter Globais e Tabelas SQL? Isso sem falar na velocidade! Será covardia o BachMark entre MS-SQL e Caché. Qual o sistema que vc pode instalar em seu notebook e apresentar resultados como se estivesse em um Servidor?

Olá, comunidade

Neste artigo, vou apresentar meu aplicativo IRIS-FlaskBlog.

De acordo com o Databricks, Apache Parquet é um formato de dados de código aberto orientado por colunas que é projetado para o armazenamento e recuperação de dados eficiente. Ele fornece esquemas eficientes de compactação e codificação de dados com um desempenho aprimorado para lidar com dados complexos em massa. O Apache Parquet foi criado para ser um formato de troca comum para ambas as cargas de trabalho em lote e interativas. É semelhante a outros formatos de arquivo de armazenamento colunar disponíveis no Hadoop, especificamente, RCFile e ORC.

Rubrica de perguntas frequentes da InterSystems

Os mapas de registros são usados ​​para mapear com eficiência arquivos contendo registros delimitados ou registros de largura fixa para classes de mensagens usadas pela função de interoperabilidade e para mapear arquivos de classes de mensagens da função de interoperabilidade para arquivos de texto.

As definições de mapeamento do mapa de registros podem ser criadas usando o Portal de Gerenciamento, e também fornecemos um assistente de registro CSV que permite definir durante a leitura de um arquivo CSV.

Outro dia, vi um artigo sobre o uso do pacote %ZEN ao trabalhar com JSON e decidi escrever um artigo descrevendo uma abordagem mais moderna. Recentemente, houve uma grande mudança no uso de %ZEN.Auxiliary.* para as classes JSON dedicadas. Isso permitiu o trabalho mais orgânico com JSONs.

Portanto, há basicamente 3 classes principais para trabalhar com o JSON:

• %Library.DynamicObject - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com documentos JSON padrão. Além disso, há outra possibilidade além de escrever o código habitual para criar a instância de uma classe desta maneira

set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

É possível usar a seguinte sintaxe

set obj = {}

• %Library.DynamicArray - oferece uma maneira simples e eficiente de encapsular e trabalhar com arrays JSON padrão. Com arrays, é possível usar a mesma abordagem com objetos, ou seja, você pode criar uma instância da classe

set array = ##class(%DynamicArray).%New()

set array = []

Olá,

Alguns meses atrás, enfrentei um desafio importante: otimizar o tratamento da lógica de negócios em nosso aplicativo. Meu objetivo era extrair a lógica de negócios do código e passar para analistas. Lidar com várias regras pode resultar facilmente em um código desorganizado com uma infinidade de instruções "if", especialmente se o programador não entende a complexidade ciclomática. Esse código vira uma dor de cabeça para quem trabalha com ele — difícil de escrever, testar e desenvolver.

Introdução

Nas próximas semanas, meus colegas de trabalho estão planejando começar a usar VSCode para programar com os produtos InterSystems. Entre as várias vantagens disso, eu gostaria de salientar a possibilidade de se conectar com outras tecnologias, como o GitHub, com facilidade. Além disso, o VSCode também oferece uma extensa loja de extensões, onde você pode achar vários recursos adicionais gratuitos que fazem a programação mais rápida e eficiente. Por último e não menos importante, para conquistar os corações de todo desenvolvedor, é Open Source.

Visão geral

Com o cross-skilling do objectScript do IRIS para o Python, ficam claras algumas diferenças fascinantes na sintaxe.

Uma dessas áreas é como o Python retorna Tuplas de um método com desempacotamento automático.

Efetivamente, isso se apresenta como um método que retorna vários valores. Que invenção incrível :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

O ObjectScript tem uma abordagem diferente com o ByRef e os parâmetros de saída.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Onde:

Power BI

Conectando a uma origem de dados

Para conectar a AtScale, vamos usar o banco de dados do SQL Server Analysis Services. Vamos abri-lo no editor do Power Query. Para fazer isso, selecione Transform Data (Transformar dados) em Home.

Na janela exibida, acesse Home, abra New Source (Nova origem) e selecione Analysis Services.

Após dois Webinars locais, focamos no VS Code ["Intro" e "Beyond Basics"; em hebraico], preparei para os participantes alguns links relacionados de recursos relevantes que enviamos como acompanhamento. Compartilhando-os aqui também para o benefício da Comunidade.
É claro que todos vocês são bem-vindos para adicionar mais recursos úteis.